人工智能技术的局限性-人工智能技术的局限性有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术的局限性的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术的局限性的解答，让我们一起看看吧。

1. 对立统一规律人工智能的利与弊？
2. 人工智能评价？

对立统一规律人工智能的利与弊？

对立统一规律是唯物辩证法的根本规律，矛盾分析法是认识世界和改造世界的根本方法。它揭示了无论在什么领域，任何事物以及事物内部以及事物之间都包含着矛盾。

对立统一规律在人工智能应用方面的利与弊，表述如下：

①人工智能的概念提出。

英国数学家阿兰·图灵提出了一个判断机器是否有人的智能的测试标准，即图灵测试。但很多人认为“图灵测试”本身具有不确定性，不符合科学测量的方法。

②人工智能的利与弊。

因为感官存在局限性，而有效的科学测量需要依靠仪器来完成。但是在“图灵测试”中，判定机器是否有智能的标准是测试者(人)，而人在获取信息的过程中本身是不确定的，必定导致测试的不确定性。

人们逐渐接受了：世界是不确定的，确定性是不确定性的特例。

不确定性和确定性是一对矛盾的概念，二者互为补充，在一定条件下可以互为转换。只把握住确定性，否认不确定性，将会陷入机械的决定论；反之，可能会走向不可知论，因此，只有同时认识到确定性和不确定性，才能更好的进行探索和研究。

人工智能评价？

《人工智能全球格局：未来趋势与中国位势》，中国人民大学出版社出版

这一新时代的到来，离不开芯片、存储器、光纤、移动通信、超算和大数据等底层技术的突破。以过去十年的时间为基准，光纤通信容量提升了100倍，移动通信速率提升了1000倍，超算能力提升了1000倍，数据量提升了32倍。

信息***集、传输和存储效率的提升，以及计算能力的迅猛发展，奠定了人工智能时代的基础。以此为基础，深度学习算法实现突破，则是揭开人工智能新时代序幕的转折点。2006年，杰弗里·辛顿提出的深度置信网络，解决了深层神经网络的训练问题，一举开创人工智能发展的新局面。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由[_a***_]的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

人工智能不仅局限于基于机器源，比如人脸识别，虹膜识别，静脉识别，虽然没有语言看起来那样智能，但也为社会献出了很大的贡献，目前的人工智能技术依然是能够完成特定任务，技术手段虽然并不能像人一样思考，但已经能够在一定的工程产品设计帮助下，也取代看人们的重复性危险的工作内容。

在交通运输、家务劳动、医疗保健、***产业、雇佣工作环境、公共安全、低能耗社区和教育这八大社会领域，人工智能已经开始逐步改变日常生活。2016年，Deepmind公司设计的人工智能程序AlphaGo在围棋领域挑战顶级职业选手获胜，并被披露该公司***使用人工智能算法在五年内学习处理英国国家医疗服务体系的数据。

到此，以上就是小编对于人工智能技术的局限性的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的局限性的2点解答对大家有用。

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